PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN M5 WORLD CHAMPIONSHIP DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Abstrak

Perkembangan kompetisi game online telah berkembang dengan pesat, terutama di industri e-sports di Indonesia yang menunjukkan perkembangan turnamen dan kompetisi pada game Mobile Legends: Bang Bang. Moonton selagi pengembang game Mobile Legends: Bang Bang, memperbesar turnamen resmi mereka ke tingkat internasional yang dikenal dengan M-World Championship yang diadakan tiap tahunnya. Turnamen terbaru M-World Championship dikenal dengan nama M5 World Championship di mana terdapat 16 Tim dari negara-negara yang berbeda akan bertanding. Mobile Legends: Bang Bang merupakan permainan dengan genre MOBA (Multiplayer Online Battle Arena). Permasalahan yang ada pada game Mobile Legends: Bang Bang berupa kemenangan dan kekalahan. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi tingkat kemenangan dalam setiap pertandingan dalam M5 World Championship. Pada penelitian ini, CRISP-DM digunakan sebagai alur dari metode penelitian dan metode Naïve Bayes digunakan sebagai model algoritma prediksi. Naïve Bayes unggul pada kemampuan untuk memberikan prediksi yang handal meskipun dengan sampel data yang sedikit dan terbatas namun tetap memiliki perhitungan yang efisien. Hasil yang dihasilkan berupa nilai akurasi, presisi, dan recall yang didapat masing-masing 59,17%, 60,78%, dan 51,67%.

The development of online gaming has grown rapidly, especially in the e-sports industry in Indonesia, which has shown advancement in tournaments and competitions in the game of Mobile Legends: Bang Bang. Moonton, the developer of Mobile Legends: Bang Bang, has expanded their official tournaments to an international level known as M-World Championship, held anually. The latest M-World Championship tournament is known as the M5 World Championship, features 16 teams from different countries competing against each other. Mobile Legends: Bang Bang is a game with the MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) genre. The primary problem in the game Mobile Legends: Bang Bang revolves around victories and defeats. The purpose of this research is to predict the winning rates in every M5 World Championship match. In this research, CRISP-DM is used as the methodology framework, and Naïve Bayes is used as the predictive algorithm model. Naïve Bayes excels in its ability to provide reliable predictions even with limited and small data samples, while maintaining efficient calculations. The result yielded accuracy, precision, and recall values of 59.17%, 60.78%, and 51.67%, respectively.